最近由于项目需要用到caffe,学习了下caffe的用法,在使用过程中也是遇到了些问题,通过上网搜索和问老师的方法解决了,在此记录下过程,方便以后查看,也希望能为和我一样的新手们提供帮助. 顺带附上老师写的教程 安装Caffe并运行Mnist例程 我主要参考了这篇教程:Mac极简安装Caffe并训练MNIST.然后进行了examples文件夹里的Mnist的训练,期间并没有碰到什么问题. 将图片转换为LMDB文件 Mnist中已经给出了现成的LMDB数据文件,在实际项目中,需要我们将图片文件转换…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation,Convolution2D,…

import kerasimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Dense,Activation,Flatten,Dropout,Convolution2D,MaxPooling2Dfrom keras.utils import np_utilsfrom keras.optimizers import RMSpropfrom skimage import…

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada…

import os import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data INPUT_NODE = 784 OUTPUT_NODE = 10 LAYER1_NODE = 500 def get_weight_variable(shape, regularizer): weights = tf.get_variable("weights", shape, initializer…

笔记整理者:王小草 笔记整理时间2017年2月24日 原文地址 http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/56837466?fps=1&locationNum=5 Tensorflow官方英文文档地址:https://www.tensorflow.org/get_started/mnist/beginners 本文整理时官方文档最近更新时间:2017年2月15日 1.案例背景 本文是跟着Tensorflow官方文档的第二篇教程–识别手…

首先是模型参数和网络结构的保存 #coding:utf-8 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot=True) #每个批次的大小 batch_size = 100 n_batch = mnist.train._num_examples // batch_size…

人工智能是当下很热门的话题,手写识别是一个典型的应用.为了进一步了解这个领域,我阅读了大量的论文,并借助opencv完成了对28x28的数字图片(预处理后的二值图像)的识别任务. 预处理一张图片: 首先采用opencv读取图片的构造函数读取灰度的图片,再采用大津法求出图片的二值化的阈值,并且将图片二值化. int otsu(const IplImage* src_image) { double sum = 0.0; double w0 = 0.0; double w1 = 0.0; double…

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("F:\\TensorflowProject\\MNIST_data",one_hot=True) #每个批次的大小,训练时一次100张放入神经网络中训练 batch_size = 100 #计算一共有多少个批次 n_batch = mnis…

按照惯例,先放代码: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #载入数据集 mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/",one_hot=True) # 输入图片是28*28 n_inputs = 28 #输入一行,一行有28个数据 max_time = 28 #一共28行 lstm_size = 100 #隐层…